三分钟做出美观实用的数据可视化看板——九数云

一、明确分析目的

首先在面对数据时，我们需要明确我们分析这堆数据的目的。同样的一组数据，不同的人员所出发的角度不同，以老板和员工为例，老板会希望通过考勤数据对公司整体的情况有一个了解，为人事管理、考勤排班、绩效考核、薪资福利等方面的决策制定提供参考，对企业的人力资源成本进行优化，创造更大的经济效益。比如每个月有多少人会迟到，全勤奖设置为多少既能调动积极性，又不会增加太多支出？员工达到什么样的考勤状态，就需要重点关注人员流失了；员工希望看到自己维度的功能和数据统计：这个月迟到了多少次，会不会影响全勤奖？这个月请假了几天，年假还剩几天？

相同的数据可以讲述不同的故事，所以在制作数据可视化图表之前，我们需要先明确分析目的：可视化的目标是什么，受众是谁，有什么问题要解决。

至于如何去找到自可视化分析的目的，有许多方法论，我本人常用5W2H模型，按照顺序向自己发问，明确分析目的：W（Who）关键人物是谁？W（What）做什么？W（When）何时完成？W（Where）在哪里做？W（Why）为什么要这么做？H（How）如何做？H（How much)成本如何？

二、正确认识图表

在着手制作数据可视化图片之前，我们需要先正确地认识图表，图表类型那么多，每个都有自己的特点，这可不能乱用啊，否则就是张冠李戴，看着也别扭。

常见数据可视化图表类型：

柱状图

堆积柱状图不仅能对比不同类别之间的区别，也可以对比每个类别中子成分。但是用的时候有个缺点，会造成视觉上的压力。九数云提供基础柱状图、分区柱状图、对比柱状图和堆叠柱状图四类柱状图表。

分区柱形图可以并列展示维度下各个分类指标的柱形图，如下图所示：

对比柱状图是一种以背靠背形式的条形图，主要用于展示同一维度下，两个指标的对比分析，便于更直观地看出对比差距，如下图所示：

堆叠柱形图将每根柱子进行分割，可以显示大类目下的细分类目占比情况。它既可以直观地看出每个指标的值，还能够反映出维度总和，如下图所示：

折线图

折线图是最常见的图表之一，它可以可视化时间序列的数据，随着时间的变化，数据呈现怎样的变化趋势。折线图的图表逻辑其实是基于时间维度的柱状图，但是将展现形式从条形图变为了折线。折线图应用于表示互相有联系且不间断的趋势变化。

条状图

条状图可以比较一种或者多种的分类数据。当类别名称比较长的时候，条形图比较方便阅读；而且条形图比较符合之字型的阅读习惯。

饼图

饼图用面积表示不同数据的占比情况。但是类别较多的时候要慎用。饼图除了传统饼图，还有南丁格尔图、环形图、3D饼图，以及玫瑰花图等。

其他数据可视化图表类型

雷达图

雷达图（Radar Chart）又被叫做蜘蛛网图，适用于显示三个或更多的维度的变量。雷达图是以在同一点开始的轴上显示的三个或更多个变量的二维图表的形式来显示多元数据的方法，其中轴的相对位置和角度通常是无意义的。

雷达图的每个变量都有一个从中心向外发射的轴线，所有的轴之间的夹角相等，同时每个轴有相同的刻度，将轴到轴的刻度用网格线链接作为辅助元素，连接每个变量在其各自的轴线的数据点成一条多边形。

漏斗图

漏斗图可以分析具有规范性、周期长和环节多的业务流程。通过漏斗图比较各环节业务数据，能够直观地发现问题。漏斗图还可以展示各步骤的转化率，适用于业务流程多的流程分析。

地图

地图用于表现地理位置数据信息，根据地图上的分区颜色、散点大小、明暗等指标情况，显示位置数据的分布和变化。如全国各省份销售额情况。九数云提供中国地图、世界地图、区域地图、流向地图、气泡地图等。

词云图

通过每个标签的大小与标签的频率成正比， 将所有的字词组合在一起，形成各种图案。通常用于报告中，不关注数据细节，通过对比，突出展示部分标签内容。

计量图

计量图像一个钟表或者可读盘，它有刻度和指针，其中刻度表示度量，指针表示维度，指针角度表示数值，指针指向当前数值。

利用多指针的仪表盘，可以直观地表现出某个指标的进度或实际情况，效果如下图所示：

面积图

面积图可用来展示持续性数据，可很好地表示趋势、累积、减少以及变化等，如下图所示：

三、选择合适的可视化工具

掌握了这些基础认识，我们还差一样趁手的武器，可谓万事俱备只欠东风。市面上可选的可视化工具还蛮多的，但各有优缺点吧，如果你是小白，我比较推荐你使用九数云，我文章中的这些图表都是用九数云制作的，这个工具对小白十分友好，因为他提供给你的学习帮助文档十分详细，不像学习tableau还得在网上看过很多几个小时以上的教学视频才能上手使用，跟着九数云的帮助文档过一遍，你也能3秒就可以把不直观的数据变成好看的数据可视化图片。